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由於最近手頭專案需要，我查閱了python相關的機器學習庫。我將不斷地更新本貼，從而詳細說明各個庫的優劣
。一、前提
在pthon下做機器學習，
需要科學計算包和繪相簿的支援，科學計算則是numpy或scipy，似乎numpy更流行些。畫圖工具包則必定為matplotlib。這些
都是開源、免費使用的，選擇這些庫主要的原因是做線性代數中的矩陣計算極為便利，而且效率比自己開發高的多
。二、機器學習庫
（1）scikit-learn
[python下做機器學習，
首推scikit-learn。該專案文件齊全、講解
清晰，功能齊備，使用方便，而且社群活躍。
機器學習是其的功能之一，主要還是側重資料探勘，可以用視覺化語言或python進行操作，擁有機器學習元件，還具有生物資訊學以及文字挖掘的外掛程式。
shogun，非日本的老外弄的乙個機器學習庫，還專門配了
乙個我們能看懂的日文名「將軍」（是日本幕府時代的將軍）。文件齊全，開發活躍，更新快，運算速度也很快。主攻大尺度的核函式，尤其是大尺度核函式下的svm。具有很多svm的高階用法，比如多核配用等。支援python、r、c++、matlab等語言。
（4）其它
a.pyml(a python module for machine learning，支援svm/knn/k-means==)
b.milk(python的機器學習工具包，主要是針對監督學習，包括svm/knn/決策樹)
本文參考了oschina.net及
機器學習彙總
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最好的Python機器學習庫
毫無疑問，神經網路和機器學習在過去幾年一直是高科技領域最熱門的話題之一。這一點很容易看出，因為它們解決了很多真正有趣的用例，如語音識別 影象識別 甚至是樂曲譜寫。因此，在這篇文章，我決定編制乙份囊括一些很好的python機器學習庫的清單，並將其張貼在下面。在我看來，python是學習 和實現 機器學...